自ibm的shoebox與worlds of wonders的julie doll問世以來，語音識別技術已經取得了長足進步。甚至有報道稱，到2023年底，谷歌google assistant將支援超過30種語言。除此以外，高通已經開發出了一款能夠識別單詞和短語的語音識別裝置，準確率高達95%。而微軟也不甘示弱，其呼叫中心解決方案（智慧型語音客服）比人工展開的呼叫服務更準確，更高效。
但需要注意的是，儘管在機器學習的加持下，語音識別技術取得了巨大的進步，但現在的語音識別系統還是不完美的。比如，不同地區的口音，讓這項技術擁有了很強的「地域歧視性」。通常情況下，口音對人類來說不是什麼大問題，有時還會讓人感覺到一種異國風情的魅力，但是對機器而言，這是一條難以跨越的鴻溝，可能是其發展過程中面臨的最大挑戰。
研究顯示口音是語音識別技術的挑戰之一
最近，華盛頓郵報與globalme和pulse labs兩家語言研究公司合作，對搭載了語音識別技術的智慧型音箱裝置的口音問題進行了研究，研究範圍來自美國近20個城市、超過100名參與者發出的數千條語音命令，結果顯示，這些系統在理解來自不同地區的人的語言時存在顯著差異。
舉個例子，谷歌智慧型音箱google home識別西岸口音的準確率比識別南方口音高3%；而亞馬遜語音助手alexa識別中西部的口音的準確率要比東岸口音低2%。但面臨最大問題的是持非本土口音的人：在一項研究中，通過對比alexa識別的內容與測試組的實際話語，結果顯示不準確率可達30%。此外，面對以西班牙語和漢語作為第一語言的人所說的英文，不管是google home還是amazon echo，其識別率都是最低的，要知道，拉丁裔和華裔是美國的兩大移民族群。
雖然這項研究是非正式的，也存在一定的限制，但其結果還是表明口音仍是語音識別技術面臨的主要挑戰之一。對此，亞馬遜在乙份宣告中稱，「隨著越來越多的擁有不同口音的人與alexa進行交流，alexa的理解能力也會得到改善。」同時，谷歌也表示，「在擴大資料集的同時，我們也將繼續提高google home的語音識別能力。」
事實上，不只是amazon echo和google home，採用率更低一些的微軟cortana和蘋果siri也是如此，它們都需要及時提高自家的語音識別技術，以便讓使用者感到滿意的同時，又能在全球範圍內擴大自己的影響力。
即使增加語料庫，也無法解決口音識別問題
隨著人工智慧的發展，語音已經成為了人與計算機互動的核心方式之一，所以即使理解上有極其微小的偏差，也可能意味著乙個巨大的障礙。也就是說，這種語言差異可能會給那些現代科技的基礎系統帶來潛在的隱患，畢竟除了廚房和起居室，智慧型音箱在使用者的工作場所、學校、銀行、醫院以及酒店等地方也承擔著越來越重要的責任，除了控制裝置還要傳遞資訊，並完成一些預訂和購物工作等。
為了改善語音助手的口音識別情況，亞馬遜與谷歌等正在投入資源，用新的語言和口音訓練測試系統，包括建立遊戲以鼓勵大家使用不同地區的方言進行交談。而像ibm和微軟這樣的公司，都會通過switchboard語料庫來降低語音助手的出錯率。但是事實證明，語料庫也無法徹底解決語音助手的口音識別問題。
對此，埃森哲全球責任ai監理rumman chowdhury表示，「資料是混亂的，因為資料反映了人性。這就是演算法最擅長的：尋找人類的行為模式。」
演算法的這一情況被稱為「演算法偏差」，用於反應機器學習模型對資料或設計產生的偏見程度。比如，現在有很多報告都顯示了面部識別技術的敏感性——尤其是亞馬遜aws的影象識別技術rekognition——有很大的偏見傾向。此外，演算法偏差還會出現在其他方面，像**被告是否會在未來犯罪以及google news等應用背後的內容推薦演算法。
構建語音識別模型，提公升方言識別率。。
原文發布時間為：2018-08-13
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